onnxruntime下载 cuda11.8

<think>好的，我需要帮用户解决如何下载适用于CUDA 11.8的ONNX Runtime的问题。首先，用户可能对ONNX Runtime的版本和CUDA的兼容性不太清楚，需要先确认版本对应关系。 根据引用[2]，ONNX Runtime的GPU版本需要与CUDA和cuDNN的版本对应。用户提到CUDA 11.8，所以我应该查找支持CUDA 11.8的ONNX Runtime版本。查阅ONNX Runtime的官方文档（如提供的链接），发现1.14.0到1.15.x版本支持CUDA 11.8。 接下来，用户需要正确的安装命令。通常，通过pip安装时，需要指定正确的版本号和对应的CUDA版本。例如，使用pip install onnxruntime-gpu==1.15.1来安装支持CUDA 11.8的版本。 另外，用户可能需要验证安装后的环境是否正确，比如检查是否能够调用CUDA，或者是否存在依赖项缺失的问题。引用[3]中提到的安装cuDNN和TensorRT的步骤也可能相关，因为ONNX Runtime可能依赖这些库。 同时，用户之前可能安装过其他版本的ONNX Runtime，需要注意版本冲突。建议用户使用虚拟环境，或者在安装前卸载旧版本，避免问题。 总结步骤应该是：确认CUDA版本，查找对应的ONNX Runtime版本，使用pip安装指定版本，验证安装是否正确。此外，提供常见问题的解决方法，比如版本不匹配或依赖缺失，引用相关文档和解决步骤。</think>要下载适用于CUDA 11.8的ONNX Runtime（GPU版本），需按以下步骤操作： --- ### **1. 确认版本对应关系** 根据[ONNX Runtime官方文档](https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html)[^2]，CUDA 11.8对应的ONNX Runtime版本为 **1.14.0至1.15.x**。建议选择较新的版本以获得更好的兼容性。 --- ### **2. 安装ONNX Runtime-GPU** 通过`pip`直接安装指定版本： ```bash pip install onnxruntime-gpu==1.15.1 ``` 此命令会安装支持CUDA 11.8的ONNX Runtime GPU版本。 --- ### **3. 验证安装** 运行以下Python代码检查CUDA是否可用： ```python import onnxruntime as ort print(ort.get_available_providers()) ``` 若输出包含`"CUDAExecutionProvider"`，则安装成功。 --- ### **常见问题** - **报错`LoadLibrary failed with error 126`** 需确保CUDA 11.8和cuDNN已正确安装，且版本匹配。参考Redhat8安装CUDA 11.8的步骤[^3]： ```bash # 安装cuDNN（需提前下载对应版本的rpm包） sudo rpm -i cudnn-local-repo-rhel8-8.6.0.163-1.0-1.x86_64.rpm sudo yum clean all sudo yum install libcudnn8-8.6.0.163-1.cuda11.8 -y ``` - **仍无法调用CUDA** 检查CUDA环境变量是否配置，或尝试重新安装`onnxruntime-gpu`。 --- ### **相关工具版本要求** | 组件 | 推荐版本 | |--------------|--------------------| | CUDA | 11.8 | | cuDNN | ≥8.6.0 | | ONNX Runtime | 1.14.0 - 1.15.1 | ---